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World File Search System其褐变
LED 驱动控制/键盘扫描专用集成电路TM1650
接口和TM1650 通信，在输入数据时当SCL 是高电平时，SDA 上的信号必须保持不变；只有SCL 上的 时钟信号为低电平时，SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时，SDA 由高变
三个微波炉的性能比较...
摘要：本研究引入了七个纳米金属氧化物（WO 2，Tio 2，Al 2 O 3，Sio 2，Sio 2，Y 2 O 3，ZRO 2和MGO）的混合物，作为微波炉（MW）受感受器，以评估其在温度分布，体重损失，效果上的常规敏感器相比，评估其有效性。基于结果，处理时间最高的时间与没有任何感受器的蛋糕烘烤有关。操作时间取决于所用的感受器；因此，用纳米金属氧化物的蛋糕在MW中烘烤的蛋糕的操作时间最低。用纳米金属氧化物，氧化铝 +氧化铝 +碳化硅（Al 2 O 3 + SIC），铝（Al）铝（Al）铝质氧化物，铝（Al）摄氏受试者和不带振动者，样品的最终表面温度在MW烘烤期间的181、160、140和130°C之间变化。因此，纳米金属氧化物启发器的温度达到了177°C的高度，这对于非酶褐变反应是必不可少的。MW加热中纳米金属氧化物的受感受器不仅改变了与摄像机接触的产品的表面温度，还影响了产品的其他部分。此外，褐变反应的速率在过程开始时开始较低，逐渐增加，然后在过程结束时降低。此外，与没有摄像头的烘烤的蛋糕相比，用纳米金属氧化物摄像机烘烤的蛋糕表现出最低的硬度。总而言之，由于其高度的MW辐射表面吸收水平，导致表面温度升高，处理时间较短，并且硬度较低，因此纳米氧化物敏感受体是MW烘焙蛋糕最合适的选择。
田纳西农业大学举办农业基因组编辑研讨会
TNAU 注册主任 R. Thamizh Vendan 博士在就职演讲中介绍了革命性的 CRISPR/Cas9 技术开发新植物品种的情况。他介绍了 CRISPR 技术的广泛应用，包括开发产量提高、抗病性、气候适应性、抗除草剂、不易褐变的蘑菇、高营养水稻、小麦、芥菜和小米等作物。他强调了 TNAU 在基因组编辑方面的开创性工作。TNAU 开展的水稻基因组编辑工作导致了芳香水稻、抗东格鲁病水稻和细菌性叶枯病水稻的开发。他补充说，TNAU 正在积极开展番茄基因组编辑领域的工作，以开发具有更长果实保质期的无梗番茄、具有番茄卷叶病毒抗性的番茄、耐盐和抗黄螟的水稻。
转基因和基因组编辑水果
摘要 育种技术在水果行业已成功应用多年，培育出了当今大多数商业水果品种。最近，新的分子育种技术已经解决了传统育种的一些限制。然而，此类新水果的开发和商业化引进进展缓慢且有限，目前只有五种转基因水果作为商业品种生产——抗病毒木瓜和南瓜 25 年前就已商业化，而抗虫茄子、不褐变苹果和粉红菠萝在过去 6 年内已获准商业化，产量每年都在增加。分子遗传学的进步，特别是新一波基因组编辑技术，为更快地开发新水果品种提供了机会。我们的综述强调了目前通过基因工程开发的商业水果品种的社会经济影响以及基因组编辑对加速开发优良品种的潜在影响。
基于人工智能的时变环境下 HAPS 规划框架
高空伪卫星 (HAPS) 是一种固定翼、太阳能供电的无人驾驶飞行器 (UAV)，旨在成为固定轨道卫星的灵活替代品，用于长期监测地面活动。然而，由于其重量轻、电动机功率弱，该平台对天气相当敏感，无法在危险天气区快速飞行。在这项工作中，我们将多个 HAPS 的任务规划问题公式化为以 PDDL+ 表示的混合规划问题。该公式还考虑了平台动态建模问题、时变环境以及需要执行的异构任务。此外，我们提出了一个框架，将 PDDL+ 自动规划器与自适应大邻域搜索 (ALNS) 方法相结合，开发该框架是为了将自动规划器与特定于该问题的元启发式方法相结合。任务和运动规划在框架内以交织的方式完成，因此保留了共同的决策/搜索空间。我们使用第三方 HAPS 真实模拟器以及一组基准测试验证了我们的方法，表明我们的集成方法可以制定可执行的任务计划。
使用变分量子电路的策略梯度
各种量子电路被用作多功能量子机学习模型。一些经验结果在监督和生成的学习任务中具有优势。但是，当应用于加固学习时，却少知道。在这项工作中，我们认为是由低深度硬件效果ANSATZ组成的变异量子电路，是增强学习代理的参数化策略。我们表明，可以使用对数数量的参数总数来获得策略梯度的ϵ- approximation。我们从经验上验证了这种量子模型的行为与标准基准标记环境中使用的典型经典神经网络和仅使用一小部分参数所使用的典型经典神经网络。此外，我们使用Fisher Information矩阵频谱研究量子策略梯度中的贫瘠高原现象。
研究变分量子算法的可训练性
量子计算因其具有彻底改变计算能力的潜力而备受关注，随着它的出现，各种子领域的众多应用也应运而生。其中一个特别的子领域是量子神经网络 (QNN)，它建立在流行且成功的经典对应物之上。QNN 通过利用量子信息中的量子力学原理和概念提供了一种替代方法。本论文项目研究变分量子算法作为量子神经网络的可训练性。具体而言，研究了用于天线倾斜优化用例的量子神经网络假设。QNN 架构在强化学习数据集上进行了测试，当仅实施单层时，其预测误差较低。此外，通过参数初始化技术检查了荒芜高原 (BP) 现象，该技术并没有改善模型的性能，因为添加了 QNN 的多层。最后，研究了训练数据集的结构，其中考虑了初始纠缠、线性独立性和正交性。研究发现，可控的纠缠量是有利的，没有纠缠或过多的纠缠会对模型的性能产生不利影响，而线性独立性和正交性的重要性高度依赖于数据集，线性独立性显示出进一步减少所需训练数据集大小的潜力。
变塑性且节能的生物相容性石墨烯......
0.89 和 δ D = 0.76。发现平均写入噪声为 σ write = 1.97%。b，在一系列 100 个连续脉冲（每个突触前脉冲为 10 µA，100 毫秒）后，设备电导率逐步增加。插图显示了 20 个状态的状态密度分布，这些状态不重叠，表明写入噪声极低
计算流体动力学的变分量子算法
图 1 四个 𝑁 量子比特量子寄存器上的四个试验状态 | 𝑓 ( 𝑗 ) ⟩ 的 QNPU 架构，初始化为 | 0 ⟩ = | 00 . . . 0 ⟩ 。网络的红色部分创建变分试验状态。绿色 QNPU 部分实现问题特定的线性算子 𝑂 𝑗 。其操作由端口 CP 控制，试验函数通过输入端口 IPx 输入，输出标记为 OPx。蓝色辅助网络用于评估成本函数（图来自 [11]）。